Ce projet est un package R développé pour faciliter l'accès et l'analyse des données économiques et démographiques publiées par l'INSEE (Institut National de la Statistique et des Études Économiques). Il permet de récupérer, traiter et visualiser des séries statistiques couvrant divers domaines comme le PIB, l'inflation, la population ou l'emploi, contribuant ainsi à la transparence et à la recherche reproductible.

Renextra est un package R développé pour renforcer les capacités du package Renext, initialement financé par l'IRSN (Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire). Il permet d'améliorer l'analyse des extrêmes hydrologiques, notamment via des graphiques avancés et des méthodes statistiques dédiées aux seuils de dépassement. Les outils proposés aident à modéliser les crues, estimer les niveaux de retour et visualiser les données pour des applications en gestion des risques naturels et en recherche environnementale.

Ce projet fournit un conteneur Singularity pour l'analyse statistique de données à l'aide de R-stan. Il permet d'exécuter des scripts R-stan pour des analyses bayésiennes dans un environnement isolé et reproductible.

Ce projet regroupe des packages R dédiés au traitement et à l'analyse de données de mesures physiques. Il permet de faciliter le calcul de grandeurs dérivées, la visualisation de résultats et l'analyse statistique de ces données.

Ce projet fournit un ensemble de scripts R et de fichiers de données pour analyser et visualiser des résultats scientifiques issus d'études sur les réseaux neuronaux. Il permet de générer des rapports automatisés incluant des figures et des statistiques, facilitant ainsi la publication ou la révision d'articles scientifiques.

Renext est un package R développé par l'IRSN (Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire) dédié à l'analyse statistique et à la modélisation des risques dans le domaine nucléaire. Il permet aux experts de simuler des scénarios extrêmes, d'évaluer des probabilités d'événements rares et de produire des rapports techniques détaillés pour renforcer la sûreté des installations.

Image Docker pour l'intégration continue de projets R sur PLMlab, permettant l'exécution d'analyses statistiques, la création de modèles prédictifs et la visualisation de données.

Ce projet fournit un conteneur Singularity pour l'environnement R avec des fonctionnalités avancées telles que l'utilisation de MKL BLAS pour l'accélération des calculs. Il est utilisé comme base pour la construction d'autres conteneurs et peut être utilisé pour l'analyse de données statistiques, la création de modèles prédictifs et la visualisation de données.

DiCoExpress est un espace de travail développé en R destiné aux scientifiques, sans expertise en statistiques, mais connaissant R, pour l'analyse de jeux de données RNA-seq. DiCoExpress effectue des contrôles de qualité, propose des analyses de modèles linéaires généralisés (GLM) avec une écriture automatisée des contrastes, permettant à l'utilisateur de répondre à plusieurs questions biologiques. Enfin, DiCoExpress réalise une analyse de co-expression à l'aide de modèles de mélange.

Le projet r-essentials.3.6_conda est une image Singularity contenant une installation de R, un logiciel open-source pour l'analyse statistique et la visualisation de données. Cette image est construite à l'aide de Miniconda3 et peut être utilisée dans un workflow de construction multi-étapes. Elle est équipée d'une variété de packages R préinstallés pour l'analyse de données et la visualisation.